针对具有异质时间窗口的车辆路由问题,采用优化黄金分割率螺旋初始解的适应性大邻域搜索算法

IF 1 4区 工程技术 Q3 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Pub Date : 2023-04-19 DOI:10.17341/gazimmfd.1120447
Alperen Ekrem ÇELİKDİN
{"title":"针对具有异质时间窗口的车辆路由问题,采用优化黄金分割率螺旋初始解的适应性大邻域搜索算法","authors":"Alperen Ekrem ÇELİKDİN","doi":"10.17341/gazimmfd.1120447","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Zaman pencereli tektürel sığalı araç rotalama problemlerinde, müşteri taleplerini zamanında ve en düşük maliyetle karşılamak amaçlanmaktadır. NP-Zor olarak tanımlanan bu problem tipinde optimal çözümü bulmak her zaman mümkün olmadığından sezgisel yöntemlerle en makul çözüm aranmaktadır. Uygulama kolaylığı ve çeşitli yerel arama araçları nedeniyle sıklıkla tercih edilen bu buluşsal çözümlerden biri de büyük komşuluk arama algoritmasıdır. 
 Genellikle müşterilerin araçlara ilk ataması rastlantısal yapılır ve ardından yerel arama operatörleri ile iyileştirmeler sağlanır. Çağın ihtiyaçlarına bağlı olarak karmaşıklık düzeyi arttıkça, komşuluk yerel arama alanının belirli bir algoritmaya göre başlatılması çözüm hızını ve kalitesini artırmada önem taşımaktadır. Belirtilen sebeplerle, bu çalışma ile daha çok mimarlık ve sanatsal alanda kullanımıyla daha sık karşılaşılan altın oran yaklaşımı yenilikçi bir buluşsal yönteme eklenerek ARP alan yazınına katkıda bulunmak amaçlandı. Altın oran sarmalının müşterilere en yakın noktalardan dönüş yapacak şekilde eniyilenmiş sarmalı ile ilk çözümün başlatıldığı bir uyarlama yapıldı. Müşterilerin araçlara ilk ataması, bu yenilikçi yöntemde kümeleme ile başlamaktadır ve güzergahlar yerel arama operatörleri tarafından iyileştirilmektedir. Bu uyarlama ile alan yazında sıklıkla tercih edilen Solomon test problemlerinin en iyi bilinen sonuçlarında %6,53 e varan önemli iyileşmeler sağlanmıştır.","PeriodicalId":51103,"journal":{"name":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","volume":"97 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":1.0000,"publicationDate":"2023-04-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Tektürel zaman pencereli araç rotalama problemi için eniyilenmiş altın oran sarmalı başlangıç çözümlü uyarlanmış büyük komşuluk arama algoritması\",\"authors\":\"Alperen Ekrem ÇELİKDİN\",\"doi\":\"10.17341/gazimmfd.1120447\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Zaman pencereli tektürel sığalı araç rotalama problemlerinde, müşteri taleplerini zamanında ve en düşük maliyetle karşılamak amaçlanmaktadır. NP-Zor olarak tanımlanan bu problem tipinde optimal çözümü bulmak her zaman mümkün olmadığından sezgisel yöntemlerle en makul çözüm aranmaktadır. Uygulama kolaylığı ve çeşitli yerel arama araçları nedeniyle sıklıkla tercih edilen bu buluşsal çözümlerden biri de büyük komşuluk arama algoritmasıdır. 
 Genellikle müşterilerin araçlara ilk ataması rastlantısal yapılır ve ardından yerel arama operatörleri ile iyileştirmeler sağlanır. Çağın ihtiyaçlarına bağlı olarak karmaşıklık düzeyi arttıkça, komşuluk yerel arama alanının belirli bir algoritmaya göre başlatılması çözüm hızını ve kalitesini artırmada önem taşımaktadır. Belirtilen sebeplerle, bu çalışma ile daha çok mimarlık ve sanatsal alanda kullanımıyla daha sık karşılaşılan altın oran yaklaşımı yenilikçi bir buluşsal yönteme eklenerek ARP alan yazınına katkıda bulunmak amaçlandı. Altın oran sarmalının müşterilere en yakın noktalardan dönüş yapacak şekilde eniyilenmiş sarmalı ile ilk çözümün başlatıldığı bir uyarlama yapıldı. Müşterilerin araçlara ilk ataması, bu yenilikçi yöntemde kümeleme ile başlamaktadır ve güzergahlar yerel arama operatörleri tarafından iyileştirilmektedir. Bu uyarlama ile alan yazında sıklıkla tercih edilen Solomon test problemlerinin en iyi bilinen sonuçlarında %6,53 e varan önemli iyileşmeler sağlanmıştır.\",\"PeriodicalId\":51103,\"journal\":{\"name\":\"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University\",\"volume\":\"97 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":1.0000,\"publicationDate\":\"2023-04-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1120447\",\"RegionNum\":4,\"RegionCategory\":\"工程技术\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1120447","RegionNum":4,"RegionCategory":"工程技术","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

在时间窗单调浅层车辆路由问题中,目标是以最低成本准时满足客户需求。由于在这种 NP 难问题类型中不可能总是找到最优解,因此需要采用启发式方法寻求最合理的解。大邻域搜索算法是这些启发式方法中的一种,由于其易于实施并具有各种局部搜索工具,因此经常受到人们的青睐。 通常,客户与车辆的初始分配是随机进行的,然后使用局部搜索运算符进行细化。随着时代需求复杂程度的增加,必须根据特定算法初始化邻域局部搜索空间,以提高求解速度和质量。基于上述原因,本研究旨在为 ARP 文献做出贡献,在一种创新的启发式方法中加入在建筑和艺术领域较为常见的黄金比例方法。本研究采用了黄金比例螺旋的改编,优化了从最靠近客户的点返回的方式,从而启动了第一个解决方案。在这种创新方法中,客户与车辆的初始分配从聚类开始,路线则通过本地搜索运算符进行优化。通过这种调整,所罗门测试问题的最佳结果得到了显著改善,改善幅度高达 6.53%,这在文献中经常被作为首选。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Tektürel zaman pencereli araç rotalama problemi için eniyilenmiş altın oran sarmalı başlangıç çözümlü uyarlanmış büyük komşuluk arama algoritması
Zaman pencereli tektürel sığalı araç rotalama problemlerinde, müşteri taleplerini zamanında ve en düşük maliyetle karşılamak amaçlanmaktadır. NP-Zor olarak tanımlanan bu problem tipinde optimal çözümü bulmak her zaman mümkün olmadığından sezgisel yöntemlerle en makul çözüm aranmaktadır. Uygulama kolaylığı ve çeşitli yerel arama araçları nedeniyle sıklıkla tercih edilen bu buluşsal çözümlerden biri de büyük komşuluk arama algoritmasıdır. Genellikle müşterilerin araçlara ilk ataması rastlantısal yapılır ve ardından yerel arama operatörleri ile iyileştirmeler sağlanır. Çağın ihtiyaçlarına bağlı olarak karmaşıklık düzeyi arttıkça, komşuluk yerel arama alanının belirli bir algoritmaya göre başlatılması çözüm hızını ve kalitesini artırmada önem taşımaktadır. Belirtilen sebeplerle, bu çalışma ile daha çok mimarlık ve sanatsal alanda kullanımıyla daha sık karşılaşılan altın oran yaklaşımı yenilikçi bir buluşsal yönteme eklenerek ARP alan yazınına katkıda bulunmak amaçlandı. Altın oran sarmalının müşterilere en yakın noktalardan dönüş yapacak şekilde eniyilenmiş sarmalı ile ilk çözümün başlatıldığı bir uyarlama yapıldı. Müşterilerin araçlara ilk ataması, bu yenilikçi yöntemde kümeleme ile başlamaktadır ve güzergahlar yerel arama operatörleri tarafından iyileştirilmektedir. Bu uyarlama ile alan yazında sıklıkla tercih edilen Solomon test problemlerinin en iyi bilinen sonuçlarında %6,53 e varan önemli iyileşmeler sağlanmıştır.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
CiteScore
1.90
自引率
45.50%
发文量
51
审稿时长
6-12 weeks
期刊介绍: Gazi University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture; Engineering qualifications described below and in the field of architecture research papers and invited articles by scanning is considered to be Turkish.
期刊最新文献
Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Eğitim Başarısının Tahmini Modeli Dynamic analysis of historıcal masonry arch bridges Zemin güçlendirmede maksimum dayanım için optimum bazalt fiber oranının belirlenmesi Merkez alıcılı güneş kulesi-buhar güç tümleşik sisteminin performans parametrelerinin incelenmesi Sismik dirençlilik ve spektral parametrelerin etkisi
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1